مشین سیکھنے کے ماڈلوں میں غلطیوں کو سمجھنا اور اُن سے بات کرنا بہت ضروری ہے ۔ غلطیاں کرنے سے پتہ چلتا ہے کہ آپ کے کام میں کیا کچھ شامل ہے ۔
غلطی Atalys میں کیلکات
کلیدی میٹرکز کو مڈل ضلعوں کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے. ان میں شامل ہیں:
- Meean Effect خطاط (MAE):]] پیشینگوئی اور حقیقی اقدار کے درمیان میں ناقابلِ اختلافی اختلافات کا اوسط۔
- Meyan Squared غلطی (MSE): مربع اختلافات کی اوسط، بڑے غلطیوں کو حل کرنے کے لیے.
- روٹ اسکوائر ضلع (RMSE): [FLT] کا مربع جڑ ہے جو ابتدائی یونٹوں میں غلطی فراہم کرتا ہے۔
- [Accury: کلاسکی سرگرمیوں میں صحیح پیش گوئیوں کا تناسب۔
- Construction Matrix:] ایک میز جو سچ vs. History classitions کو ظاہر کرتی ہے۔
مایوسی کا شکار
اِس میں یہ بھی شامل ہے کہ :
- [Resultal Analysis: [1] ماڈل کے معاملات میں مماثلتوں کا تجزیہ کرنے کے لیے splanting collies.
- [Error settlection: [1] تقسیم خطاطوں کو تلاش کرنے کے لیے غلطیوں کی جانچ پڑتال۔
- [Feature inspection:] نامیاتی یا غیر مطلوبہ مقداروں کے لیے جائزے کا جائزہ لینا۔
- Cross-Validation: کئی اعداد و شمار کو استعمال کرکے ماڈل استحکام کی تصدیق کے لیے تقسیم کیا جاتا ہے۔
- Errror Breakdown: [1] کلاس یا خصوصیت جیسی اقسام کی اقسام سے غلطیوں کو تبدیل کرنا.
عام مشکلات کا سامنا کرنا
جب غلطیاں معلوم ہو جائیں تو یہ اقدام ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے میں مدد دے سکتے ہیں:
- ] داتا پاک: [1] [حوالہ درکار] اصلاح یا اصلاحی اعداد و شمار میں حذف یا اصلاحی اعداد و شمار۔
- Feture Engineering: تخلیق یا زیادہ سے زیادہ متعلقہ خصوصیات کا انتخاب کرنے یا منتخب کرنے کے لیے۔
- Edmundel Tung: بہتر مناسبت کے لیے ہائیپرپرمیٹر کی پرواز کرنا۔
- ] الجبراً انتخاب: مختلف الجبرا کو حل کرنے کی کوشش کرنا مسئلہ کے مطابق تھا۔
- incresing Data: مزید معلومات جمع کرنے کے لیے جمع کی جاتی ہیں۔